基于MATLAB的LBP人脸特征提取与分类系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用局部二值模式（LBP）算法实现人脸图像的特征提取与分类，包括图像预处理、特征向量构建和简单识别功能。适用于人脸识别基础研究和算法验证。

详 情 说 明

基于LBP算法的人脸特征提取与分类系统

项目介绍

本项目是一个基于局部二值模式（LBP）算法的人脸特征提取与识别系统。系统实现了从人脸图像读取、预处理、LBP特征提取到特征匹配分类的完整流程，可应用于人脸识别、表情分析等多个场景。该系统支持单张图像测试和批量数据集处理，并能够输出特征可视化结果和性能统计信息。

功能特性

• 完整的处理流程：包含图像预处理、特征提取、特征匹配等模块
• 灵活的输入支持：支持JPG、PNG等格式的单张图像或批量数据集输入
• 多维输出结果：

- LBP纹理特征图可视化 - 人脸图像对应的数值特征向量 - 测试图像与训练库的匹配结果及相似度评分 - 特征提取时间、识别准确率等性能指标

• 鲁棒的预处理：自动进行图像灰度化、尺寸归一化等预处理操作
• 高效的特征匹配：采用优化的特征向量匹配算法实现快速分类识别

使用方法

1. 准备数据：组织训练集和测试集图像，建议使用尺寸一致、背景清晰的正面人脸图像
2. 系统配置：设置图像路径、参数配置等选项
3. 运行系统：执行主程序启动特征提取和分类流程
4. 查看结果：获取特征图、特征向量、分类结果和性能统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，支持基本图像处理操作
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括图像数据读取与解析、预处理流程控制、LBP特征提取算法的执行、特征向量的构建与存储、分类识别匹配运算以及最终结果的可视化输出与性能评估。